axi-cel与tisa-cel患者CAR-T细胞产品单细胞RNA测序比较
该数据集来自NCBI GEO,包含57例接受axi-cel(n=39)或tisa-cel(n=18)治疗的复发或难治性大B细胞淋巴瘤患者的输注前CAR-T细胞产品,通过单细胞RNA测序进行表达谱分析,并关联临床结局

基本信息
资源简介
axi-cel与tisa-cel患者CAR-T细胞产品单细胞RNA测序比较
Comparison of axicabtagene ciloleucel and tisagenlecleucel patient CAR-T cell products by single cell RNA sequencing
该数据集来自NCBI GEO,包含57例接受axi-cel(n=39)或tisa-cel(n=18)治疗的复发或难治性大B细胞淋巴瘤患者的输注前CAR-T细胞产品,通过单细胞RNA测序进行表达谱分析,并关联临床结局。数据可用于比较两种CAR-T产品的细胞组成与转录特征,探索疗效和细胞因子毒性差异的生物学基础(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 20 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:自体CD19 CAR-T细胞疗法可使复发或难治性大B细胞淋巴瘤(R/R LBCL)患者获得持久缓解并改善生存。在已批准的CAR-T细胞产品中,axicabtagene ciloleucel(axi-cel;CD19/CD28)在真实世界中的疗效和细胞因子相关毒性均高于tisagenlecleucel(tisa-cel;CD19/4-1BB),其原因尚不清楚。方法:本文报告了来自axi-cel(n=39)和tisa-cel(n=18)患者的57份输注前CAR-T细胞产品的单细胞RNA测序(scRNA-seq),这些患者按标准治疗接受R/R LBCL治疗,并报告了其与临床结局的生物学关联。使用CD19/CD28z或CD19/4-1BBz构建体进行了模拟axi-cel和tisa-cel已知条件的体外CAR制备。结果:ScRNA-seq揭示axi-cel和tisa-cel是显著不同的产品。Axi-cel具有compr
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL30173、9606。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE297676
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:自体CD19 CAR T细胞疗法可使复发或难治性大B细胞淋巴瘤(R/R LBCL)患者获得持久缓解并改善生存。在已获批的CAR T细胞产品中,阿基仑赛(axi-cel;CD19/CD28)较 tisagenlecleucel(tisa-cel;CD19/4-1BB)具有更强的真实世界疗效和细胞因子相关毒性,其原因尚不清楚。方法:本文报告了57例作为R/R LBCL标准治疗患者的输注前CAR T细胞产品的单细胞RNA测序(scRNA-seq),其中axi-cel(n=39)和tisa-cel(n=18),并分析其与临床结局的生物学关联。采用CD19/CD28z或CD19/4-1BBz构建体,在体外模拟已知的axi-cel和tisa-cel CAR制备条件。结果:ScRNA-seq显示axi-cel和tisa-cel是显著不同的产品。Axi-cel包含更多的CD4中央记忆细胞、CD8中央记忆细胞和CD8效应细胞,而tisa-cel包含更多增殖性CD4和CD8细胞。在多个T细胞亚群中,与tisa-cel相比,axi-cel的免疫应答通路以及蛋白质合成和转运通路表达更高。
比较输注产品中CAR转基因阳性(CAR+)细胞与CAR转基因阴性(CAR-)T细胞,axi-cel CAR+细胞的基因表达与axi-cel CAR-细胞存在显著差异。出乎意料的是,tisa-cel CAR+细胞与tisa-cel CAR-细胞高度相似。在已知用于axi-cel和tisa-cel的再现性CAR-T生产条件下,我们发现CAR+细胞在制备后早期与CAR-细胞存在差异,但在延长扩增后变得与CAR-细胞更为相似。扩增培养时间延长(如tisa-cel生产中所采用)大幅减少了初始和中央记忆T细胞亚群。结论:制备完成后,与tisa-cel相比,axi-cel分化程度更低且免疫激活更强,这可能解释其gr
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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